使用Python编写的object_detection.utils.test_utilsMockBoxPredictor()进行对象检测的模拟器示例和中文标题

object_detection.utils.test_utils模块中的MockBoxPredictor()类是一个用于模拟对象检测的预测器的工具类。它可以用来生成随机的边界框和类别预测结果，以便测试和验证对象检测算法的性能。

以下是一个使用MockBoxPredictor()进行对象检测模拟的示例：

from object_detection.utils import test_utils

# 初始化一个MockBoxPredictor对象
predictor = test_utils.MockBoxPredictor()

# 设置模拟参数
num_predictions = 10  # 预测结果个数
num_classes = 3  # 类别数
image_height = 300  # 图像高度
image_width = 400  # 图像宽度

# 生成随机边界框和类别预测结果
predictions = predictor.predict(num_predictions, num_classes, image_height, image_width)

# 输出结果
for i, pred in enumerate(predictions):
    print("Prediction", i+1)
    print("  - Bounding Box:", pred['box'])
    print("  - Scores:", pred['scores'])
    print("  - Classes:", pred['classes'])

运行以上代码，会生成10个随机的边界框和类别预测结果，并输出每个预测结果的边界框坐标、置信度得分和类别标签。

中文标题带使用例子：

from object_detection.utils import test_utils

# 初始化一个MockBoxPredictor对象
predictor = test_utils.MockBoxPredictor()

# 设置模拟参数
num_predictions = 5  # 预测结果个数
num_classes = 2  # 类别数
image_height = 512  # 图像高度
image_width = 512  # 图像宽度

# 生成随机边界框和类别预测结果
predictions = predictor.predict(num_predictions, num_classes, image_height, image_width)

# 输出结果
for i, pred in enumerate(predictions):
    print("第", i+1, "个预测结果")
    print("  - 边界框:", pred['box'])
    print("  - 置信度:", pred['scores'])
    print("  - 类别:", pred['classes'])

这里使用了中文的标题，参数设置和提示信息，使得代码更易读。同样地，它会生成5个随机的边界框和类别预测结果，并输出每个预测结果的边界框坐标、置信度得分和类别标签。